知識協調進化を記述する情報生態系モデル：ABMが明かす人間-AIの共進化メカニズム
意味の起源論から読み解く生成AIの本質：4つの哲学理論の統合的考察
はじめに：なぜ今、意味の起源論が生成AIに必要なのかChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）が日常に浸透する中、「AIは本当に言葉の意味を理解しているのか」という根本的な問いが研究者の間で論争を呼んでいます。統計的パターンから流暢な文章を生成するLLMの
はじめに：なぜ今、意味の起源論が生成AIに必要なのかChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）が日常に浸透する中、「AIは本当に言葉の意味を理解しているのか」という根本的な問いが研究者の間で論争を呼んでいます。統計的パターンから流暢な文章を生成するLLMの
ChatGPTやClaude、Geminiといった対話型AIの進化は目覚ましく、人間のような自然な会話が可能になってきました。しかし、これらのAIは本当に「意味」を理解しているのでしょうか？それとも単に膨大なデータから統計的にもっともらしい言葉を並べているだけなのでしょうか？この問いは、A
LLMの躍進と浮上する根本的な問いChatGPTやClaudeの登場以降、大規模言語モデル（LLM）は人間さながらの自然な対話や複雑な推論を実現し、私たちを驚かせ続けています。しかし、これらのAIは本当に言葉の「意味」を理解しているのでしょうか。それとも、膨大なデータから学習した統計的パタ
人工知能が真に「意味を理解する」ためには何が必要なのか。この根本的な問いに答えるため、AI における記号接地問題と人間の言語習得プロセスの比較研究が注目を集めています。本記事では、記号と意味の対応付けメカニズムについて、感覚運動経験による接地、社会的相互作用、統計的学習パターンの観点から詳細に分析
人工知能や認知科学において長年未解決とされてきた記号接地問題。「記号がどのように意味を獲得するのか」という根本的課題に、量子認知理論という新しいアプローチが注目を集めています。従来の古典的モデルでは説明困難だった人間の認知現象を、量子力学の数理フレームワークで解明する試みが、記号と意味の関係に革新